一种钢材表面缺陷检测模型的训练方法

本发明提供了一种钢材表面缺陷检测模型的训练方法。所述一种钢材表面缺陷检测模型的训练方法包括以下步骤：S1、初始化所述钢材表面缺陷检测模型，所述钢材表面缺陷检测模型为YOLO v8网络，其中，所述YOLO v8网络的主干网络中的卷积到全连接C2f模块采用双支路进行编码；S2、构建训练数据集，所述训练数据集包括不同缺陷类型的钢材的图像以及无缺陷钢材的图像，其中，每个图像还包括对应的缺陷类型作为标签；S3、基于所述训练数据集对所述钢材表面缺陷检测模型进行训练，并基于预设的损失函数进行模型参数更新。通过双支路并行编码，最后特征融合的方式，提高了主干网络的特征提取能力，增强了缺陷检测模型的准确性；动态卷积与幻影卷积的引入减少了运算负担。